tp钱包官网下载最新版本|警务中的人工智能：平衡执法中的承诺和风险

人工智能 (AI) 几乎渗透到现代生活的方方面面，包括执法。 在警务领域，人工智能有望使调查更加高效和有效。 然而，随着人工智能技术在该领域获得关注，对偏见和道德考虑的担忧也随之出现。

面部识别的挑战

人工智能在警务领域最明显的应用之一是面部识别技术。 警方已利用人工智能算法来筛选大量闭路电视和图像数据，减少人脸识别所需的时间和成本。 然而，越来越多的证据表明这些系统远非绝对可靠。 人工智能面部识别很容易出现性别和种族偏见，对于有色人种的年轻女性来说明显缺乏准确性。

问题的根源在于训练数据。 人工智能算法从训练阶段所接触到的面孔中学习，如果这些数据主要由某一人群组成，则可能会导致结果出现偏差。 因此，来自代表性不足群体的个人可能更有可能被错误识别。

预测性警务

人工智能取得进展的另一个领域是预测性警务。 算法分析历史数据以预测犯罪发生的地点和时间或识别潜在的犯罪者。 虽然这种方法看起来很有希望，但早期的研究却提出了危险信号。

预测性警务依赖于历史犯罪数据，但往往充满偏见。 结果是，人工智能模型可能会无意中给边缘化社区的个人贴上不成比例的“危险”或“无法无天”的标签。 例如，2016 年的一项研究显示，芝加哥针对预期暴力犯罪的“热图”导致低收入或多元化社区逮捕更多人，而枪支暴力却没有相应减少。 这促使欧盟政策制定者出台法规，包括禁止预测警务软件。

法医进步和人工智能

从更积极的角度来看，人工智能在取证方面被证明是无价的。 DNA 分析和数字证据等复杂数据可能会让人类专家不知所措。 人工智能可以快速处理这些数据，使其成为调查人员的强大工具。

最近的发展，例如人工智能图像分析系统 PACE，可以计算嫌疑人鞋子上的花粉或枪弹残留物等微观颗粒。 对于人类法医专家来说，手动计算此类粒子需要数月时间，但人工智能可以在数小时内完成。 此外，人工智能驱动的分析简化了银行或电话记录等大型数据集的处理，帮助调查人员快速识别线索和联系。

虽然人工智能的能力令人印象深刻，但它们在理解犯罪行为的情感和非理性方面方面存在不足。 许多犯罪都是由愤怒、仇恨、贪婪和恐惧等强烈情绪驱动的，而人工智能很难理解这些情绪。 这凸显了人类判断和直觉在解决复杂案件中不可或缺的作用。

公众信任和道德考虑

人工智能与警务的日益融合引发了有关偏见、问责制和透明度的道德问题和担忧。 政策制定者认识到需要制定指导方针，以确保人工智能技术的使用符合道德和负责任。 英国议会的地平线扫描报告将人工智能对警务的影响评估为“高”，并估计这些变化可能在未来五年内发生。

为了应对人工智能给执法带来的挑战，内政部最近与国家警察局长委员会（NPCC）合作制定了“人工智能盟约”。 该公约概述了指导人工智能在警务中道德使用的原则，旨在在效率和公平之间取得平衡。

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